基于Sobel算子和混合有理插值的图像压缩方法

为提高图像的压缩效率,提出一种基于Sobel算子和非线性混合有理插值的图像压缩方法。将Sobel算子应用于图像的轮廓提取,利用二元Newton．Thiele型向量连分式建立有理插值曲面,然后对插值函数进行重采样,按要求实现图像压缩。实验结果表明,该方法能有效应用于数字图像的压缩处理,具有计算简单、易于编程实现等优点,是一种较实用的方法。     

基于Matlab的几种常用边缘检测算子的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点,首先简单介绍了边缘检测的原理,重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致它们效果差异的具体原因。为了更清楚看出效果,针对标准例图,利用matlab软件,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。     

基于Sobel算子预处理的变分水平集曲线演化目标跟踪方法

针对变分水平集在曲线演化目标跟踪方法中,直接计算得到的模值图较杂乱,利用Gaussian函数首先对图像进行平滑处理,然后利用中心差分计算梯度,并推导出二者的作用等价于Sobel算子与图像作运算.实例表明该算法使得曲线在演化过程中能够准定位,从而实现目标的正确跟踪.     

基于DSP的图形变换算法研究与实现

Sobel算法在图像处理时能对边界线进行提取,突出图像的边缘。该算法不仅能够提取目标和背景的边界线,还能把两者分开,突出图像的边缘,把有用信息提取出来。把Sobel算法应用于图像处理中,并与其他算法进行对比,进行软件仿真,通过在DSP芯片上实现,可以得出Sobel算法在边缘检测方面的优势。     

基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法

目前无砟轨道道床板裂缝检测采用的电磁、超声等无损检测方法存在检测设备复杂、检测精度低等问题,为此文章提出了基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法,此算法通过对裂缝图像的预处理、边缘特征提取、边缘标定、长度测量,实现对裂缝方向和长度的判断。实验表明,利用Sobel算子提取无砟轨道道床板裂缝的边缘特征,具有算法简单、裂缝识别准确和对噪声鲁棒的优点,为裂缝检测提供了新的方法。     

基于各向同性Sobel算子的H.264/AVC帧内预测模式选择算法

H.264/MPEG-4 AVC定义了9种4×4亮度块的预测模式,在参考模型JM中所采用的RDO计算复杂度较高。本文提出了一种基于各向同性Sobel算子的H.264的快速帧内编码模式选择算法,降低预测的复杂度,提高编码速度。测试表明,此算法能够使编码速度提高将近75%。     

基于Sobel算子的边缘检测算法研究

本文针对传统Sobel算子对图像处理效果不理想现象的分析,以及对噪声敏感的缺点进行深入研究,提出将分母可更改的改进算法与四方向模版的Sobel算子的检测算法相结合,从而更好的实现图像的边缘检测。实验结果表明,该方法从图像中进行边缘检测的实际效果好,而且计算简单、实时性强,极大的提高了边缘检测的准确性。     

基于Canny算子的血吸虫尾蚴检测

血吸虫病危害极大,及时发现血吸虫尾蚴在血吸虫病防治工作中具有非常重要的意义。本文从边缘检测技术出发,在介绍三种经典边缘检测算子(Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子)和Canny算子的基本原理基础上,利用四种算子对血吸虫尾蚴视频监控图像进行边缘检测处理。实验结果表明,相比其他三种算子,Canny算子能够较好地获取尾蚴的轮廓和纹理特征,有利于人们简单、迅速地识别血吸虫尾蚴。     

Mediated Effects with the Parallel Process Latent Growth Model: An Evaluation of Methods for Testing Mediation in the Presence of Nonnormal Data

This Monte Carlo simulation study investigated the impact of nonnormality on estimating and testing mediated effects with the parallel process latent growth model and 3 popular methods for testing the mediated effect (i.e., Sobel’s test, the asymmetric confidence limits, and the bias-corrected bootstrap). It was found that nonnormality had little effect on the estimates of the mediated effect, standard errors, empirical Type I error, and power rates in most conditions. In terms of empirical Type I error and power rates, the bias-corrected bootstrap performed best. Sobel’s test produced very conservative Type I error rates when the estimated mediated effect and standard error had a relationship, but when the relationship was weak or did not exist, the Type I error was closer to the nominal .05 value.     

基于Sobel算子和混合有理插值的图像压缩方法

为提高图像的压缩效率,提出一种基于Sobel算子和非线性混合有理插值的图像压缩方法。将Sobel算子应用于图像的轮廓提取,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面,然后对插值函数进行重采样,按要求实现图像压缩。实验结果表明,该方法能有效应用于数字图像的压缩处理,具有计算简单、易于编程实现等优点,是一种较实用的方法。